DOI: https://doi.org/10.5194/amt-19-293-2026
تاريخ النشر: 2026-01-15
المؤلف: Simon Laffoy وآخرون
الموضوع الرئيسي: الهباء الجوي والغيوم
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث مقارنة شاملة لـ 36 متغيرًا من متغيرات الانعكاس في أعلى الغلاف الجوي (RTOA) المستمدة من بكسلات أدوات لون المحيط والأرض (OLCI) والمصور الطيفي (HSI) المتجاورة عبر 12 نطاقًا وثلاثة أنواع من السطح. تشير النتائج إلى أن معاملات الارتباط بيرسون العالية (أكثر من 0.95) تم تحقيقها لمعظم النطاقات وأنواع السطح، مع اختلافات تُعزى إلى اختلافات في وظائف الاستجابة الطيفية، لا سيما بالقرب من نطاق O$_2$ A، وتباينات في هندسة رؤية الأقمار الصناعية بالنسبة لنقاط الساخنة لوظيفة توزيع الانعكاس ثنائي الاتجاه (BRDF). من الجدير بالذكر أن مشاهد المناطق الحضرية والنباتات أظهرت تأثيرات كبيرة لنقاط الساخنة في BRDF، مما أدى إلى انخفاض معاملات الارتباط (0.81-0.88) مقارنة بمشاهد الصحراء (0.62-0.75)، التي أظهرت أفضل مقارنات RTOA.
استخدمت الدراسة أيضًا البكسلات المتجاورة لاسترجاع وظائف الاستجابة الطيفية (SRF) وعمق الضباب الجوي (AOD) باستخدام خوارزمية XBAER بدقة مكانية تبلغ 10 كم. أظهر استرجاع SRF ارتباطًا قويًا قدره 0.953، بينما كان استرجاع AOD أقل قوة، مع ارتباط قدره 0.809، تأثر بشكل خاص بمشاهد الصحراء الساطعة. نجح استرجاع AOD باستخدام XBAER في تحديد أعمدة حرق الكتلة الحيوية، مما يدل على إمكاناته على الرغم من الحاجة إلى مزيد من التعديلات لتعزيز الدقة، خاصة لبيانات EnMAP عالية الدقة. تشمل التوصيات تعديل عتبة قناع السحب ومعالجة تأثيرات BRDF في معالجة السطح، بالإضافة إلى تحسين المنهجيات لمقارنة القياسات المستندة إلى السطح مع الاسترجاعات من الأقمار الصناعية بسبب التحديات التي تطرحها أحجام مشاهد HSI الصغيرة.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث هذه عمق الضباب الجوي (AOD) كقياس حاسم للضبابات الجوية، يتم تعريفه من خلال تكامل معامل الانكسار من السطح إلى أعلى الغلاف الجوي. يتم الحصول على قياسات AOD الدقيقة بشكل أساسي من شبكات الفوتومترية الشمسية المستندة إلى السطح مثل AERONET، بينما توفر الأدوات المحمولة جواً وبيانات الأقمار الصناعية تغطية مكانية أوسع. تم استخدام أدوات الأقمار الصناعية المختلفة، مثل MODIS وAVHRR، لاسترجاع AOD بدقة مكانية مختلفة، تتراوح من 1 كم إلى 8.8 كم، وهي ضرورية لفهم تلوث الهواء الإقليمي وحرق الكتلة الحيوية.
تسلط الورقة الضوء على إمكانات الأدوات الجديدة متعددة الطيف والأشعة تحت الحمراء المعقدة لتعزيز دقة استرجاع AOD. تشمل الأمثلة البارزة القمر الصناعي PRISMA، الذي يمكنه استرجاع AOD بدقة أقل من 100 م، وMSI الخاص بـ Sentinel-2، الذي يحقق دقة 60 م للمناطق الحضرية. تركز الدراسة على تكييف خوارزمية استرجاع الضبابات الجوية القابلة للتوسيع (XBAER) لاستخدامها مع بيانات الطيفية المعقدة من القمر الصناعي لبرنامج التحليل والتخطيط البيئي (EnMAP)، الذي يقدم دقة مكانية تبلغ 30 م. ستفصل الأقسام التالية من الورقة تكييف الخوارزمية، والمعايرة الإشعاعية، والنتائج الأولية، بما في ذلك المقارنات مع بيانات AERONET وتحليلات أحداث حرق الكتلة الحيوية.
طرق
تم تصميم خوارزمية XBAER لاسترجاع عمق الضباب الجوي (AOD) ومعلمات السطح/السحب باستخدام الإشعاعات المقاسة في النطاق المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة (VNIR). تم تطويرها في البداية باستخدام بيانات MERIS بدقة مكانية تبلغ 1.2 كم، وتخرج AOD بدقة 10 كم. تبدأ عملية الاسترجاع بتقنية قناع السحب التي تقلل من تلوث السحب من خلال مقارنة سطوع المشهد، وتجانس RTOA، وارتفاع السحب مقابل قيم العتبة المعايرة المستمدة من نمذجة النقل الإشعاعي. بمجرد تحديد السحب وتصفيتها، تحدد الخوارزمية في الوقت نفسه عوامل انعكاس السطح (SRF) وAOD من خلال عملية تكرارية، باستخدام معادلة تشاندراسيخار لفصل مساهمات السطح من RTOA.
مكنت التعديلات اللاحقة على خوارزمية XBAER من استرجاع معلمات إضافية مثل سمك الضباب السحابي والضباب فوق السحب في مشاهد السحب الملوثة بالضباب. تم تكييف الخوارزمية بنجاح لاستخدامها مع أداة OLCI على Sentinel-3، التي تحتوي على 21 نطاقًا طيفيًا وتوفر تغطية عالمية شبه يومية. في المقابل، يوفر المصور الطيفي (HSI) على القمر الصناعي EnMAP دقة مكانية أعلى (30 م) ولكن تغطية يومية أقل، مما يجعله أقل ملاءمة لاسترجاع المتغيرات الديناميكية العالمية. تستخدم هذه الدراسة بيانات HSI من المستوى 1B VNIR لتعزيز دقة استرجاع AOD مع الاعتراف بحدود تغطية HSI المكانية والزمنية.
مناقشة
في هذا القسم، تتم مناقشة معايرة بيانات الصور عالية الدقة (HSI) لاستخدامها في خوارزمية XBAER، مع التركيز على مقارنة الانعكاس في أعلى الغلاف الجوي (RTOA) بين بيانات HSI وبيانات أدوات لون المحيط والأرض (OLCI) عبر أنواع السطح المختلفة. شملت التحليلات تجميع المشاهد من كلا الأداتين، مع فحص مفصل للبكسلات المتداخلة لاشتقاق متوسط مرجح لـ RTOA لبكسلات HSI. تم استخدام طرق إحصائية لاختيار نطاقات HSI المناسبة للمقارنة مع نطاقات OLCI، مما كشف أن أقرب نطاق HSI إلى نطاق OLCI أسفر عن نتائج قابلة للمقارنة مع طرق أكثر تعقيدًا. أشارت النتائج إلى وجود ارتباطات قوية (معاملات بيرسون > 0.96) لمعظم النطاقات، باستثناء النطاقين 12 و13، اللذين تأثرا باستجابة الطيف لنطاق O2 A وتأثيرات وظيفة توزيع الانعكاس ثنائي الاتجاه (BRDF).
أظهرت تطبيقات XBAER لاسترجاع عامل انعكاس السطح (SRF) وعمق الضباب الجوي (AOD) نتائج واعدة، خاصة بدقة 10 كم، مع إظهار SRF ارتباطًا عاليًا قدره 0.953. ومع ذلك، كانت استرجاعات AOD أقل قوة، مع ارتباط قدره 0.809، يُعزى إلى تلوث السحب وتكيف الخوارزمية مع البيانات عالية الدقة. أبرز التحليل أن مشاهد المناطق الحضرية والنباتات أظهرت أداءً ضعيفًا بسبب تأثيرات نقاط الساخنة في BRDF الأقوى، بينما أظهرت مشاهد الصحراء أفضل ارتباط وأقل خطأ. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية فهم اختلافات الاستجابة الطيفية وتأثيرات BRDF في تحسين المعايرة وتطبيق بيانات HSI في خوارزميات الاسترجاع الجوي مثل XBAER.
DOI: https://doi.org/10.5194/amt-19-293-2026
Publication Date: 2026-01-15
Author(s): Simon Laffoy et al.
Primary Topic: Atmospheric aerosols and clouds
Overview
The research paper presents a comprehensive comparison of 36 Reflectance Top of Atmosphere (RTOA) variables derived from colocated Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) and Hyperspectral Imager (HSI) pixels across 12 bands and three surface types. The findings indicate that high Pearson correlation coefficients (greater than 0.95) were achieved for most bands and surface types, with discrepancies attributed to differences in spectral response functions, particularly near the O$_2$ A-Band, and variations in satellite viewing geometries relative to Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) hotspots. Notably, urban and vegetation scenes exhibited significant BRDF hotspot effects, leading to lower correlation coefficients (0.81-0.88) compared to desert scenes (0.62-0.75), which demonstrated the best RTOA comparisons.
The study further utilized the colocated pixels to retrieve Spectral Response Functions (SRF) and Aerosol Optical Depth (AOD) using the XBAER algorithm at a spatial resolution of 10 km. The SRF retrieval showed a strong correlation of 0.953, while the AOD retrieval was less robust, with a correlation of 0.809, particularly affected by bright desert scenes. The XBAER AOD retrieval successfully identified biomass burning plumes, indicating its potential despite the need for further modifications to enhance accuracy, especially for high spatial resolution EnMAP data. Recommendations include adjusting the cloud mask threshold and addressing BRDF effects in the surface treatment, as well as refining methodologies for comparing surface-based measurements with satellite retrievals due to the challenges posed by the small HSI scene sizes.
Introduction
The introduction of this research paper discusses aerosol optical depth (AOD) as a critical measure of atmospheric aerosols, defined through the integration of the extinction coefficient from the surface to the top of the atmosphere. Accurate AOD measurements are primarily obtained from surface-based sun-photometry networks like AERONET, while airborne instruments and satellite data provide broader spatial coverage. Various satellite instruments, such as MODIS and AVHRR, have been utilized to retrieve AOD at different spatial resolutions, ranging from 1 km to 8.8 km, which are essential for understanding regional air pollution and biomass burning.
The paper highlights the potential of new multi- and hyperspectral satellite instruments to enhance AOD retrieval resolution. Notable examples include the PRISMA satellite, which can retrieve AOD at sub-100 m resolution, and Sentinel-2’s MSI, which achieves 60 m resolution for urban areas. The research focuses on adapting the eXtensible Bremen AErosol Retrieval (XBAER) algorithm for use with hyperspectral data from the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) satellite, which offers a spatial resolution of 30 m. The subsequent sections of the paper will detail the algorithm’s adaptation, radiometric calibration, and initial results, including comparisons with AERONET data and analyses of biomass burning events.
Methods
The XBAER algorithm is designed for retrieving aerosol optical depth (AOD) and surface/cloud parameters using radiances measured in the visible and near-infrared (VNIR) range. Initially developed with 1.2 km spatial resolution MERIS data, it outputs AOD at a resolution of 10 km. The retrieval process begins with a cloud masking technique that minimizes cloud contamination by comparing scene-brightness, RTOA homogeneity, and cloud height against calibrated threshold values derived from radiative transfer modeling. Once clouds are identified and screened, the algorithm simultaneously determines surface reflectance factors (SRF) and AOD through an iterative process, utilizing the Chandrasekhar equation to separate surface contributions from RTOA.
Subsequent adaptations of the XBAER algorithm have enabled the retrieval of additional parameters such as cloud optical thickness and aerosol above cloud in aerosol-contaminated cloudy scenes. The algorithm has been successfully adapted for use with the OLCI instrument on Sentinel-3, which features 21 spectral bands and provides nearly daily global coverage. In contrast, the hyperspectral imager (HSI) on the EnMAP satellite offers higher spatial resolution (30 m) but lower daily coverage, making it less suitable for global dynamic variable retrievals. This study employs HSI’s Level 1B VNIR data to enhance AOD retrieval accuracy while acknowledging the limitations of HSI’s spatial and temporal coverage.
Discussion
In this section, the calibration of High Spatial Resolution Imagery (HSI) data for use in the XBAER algorithm is discussed, focusing on the comparison of Reflectance at Top of Atmosphere (RTOA) between HSI and Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) data across various surface types. The analysis involved colocating scenes from both instruments, with a detailed examination of overlapping pixels to derive a weighted mean RTOA for HSI pixels. Statistical methods were employed to select appropriate HSI bands for comparison with OLCI bands, revealing that the nearest HSI band to an OLCI band yielded comparable results to more complex methods. The findings indicated strong correlations (Pearson coefficients > 0.96) for most bands, except for bands 12 and 13, which were affected by the O2 A-band’s spectral response and bidirectional reflectance distribution function (BRDF) effects.
The application of XBAER to retrieve Surface Reflectance Factor (SRF) and Aerosol Optical Depth (AOD) demonstrated promising results, particularly at 10 km resolution, with SRF showing a high correlation of 0.953. However, AOD retrievals were less robust, with a correlation of 0.809, attributed to cloud contamination and the algorithm’s adaptation to high-resolution data. The analysis highlighted that urban and vegetation scenes exhibited poorer performance due to stronger BRDF hotspot effects, while desert scenes showed the best correlation and least error. Overall, the study underscores the importance of understanding the spectral response differences and BRDF effects in improving the calibration and application of HSI data in atmospheric retrieval algorithms like XBAER.